voidGetGaussianKernel(Matkernal,constintksize,constdoublesigma){constdoublePI=4.0*atan(1.0);//圆周率π赋值intcenter=ksize/2;doublesum=0;for(inti=0;i<ksize;i++){for(intj=0;j<ksize;j++){kernal.ptr(i,j)=(1/(2*PI*sigma*sigma))*exp(-((i-center)*(i-center)+(j-center)*(j-center)...
< \f[E_{ij} = \begin{cases} 1 & \texttt{if } {i=\texttt{anchor.y } {or } {j=\texttt{anchor.x}}} \\0 & \texttt{otherwise} \end{cases}\f]MORPH_ELLIPSE =2//!< an elliptic structuring element, that is, a filled ellipse inscribed//!< into the rectangle Rect(0, 0, esize...
6.4 膨胀API CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() ); 1. 2. 3. 4. 参数如下 6.5 效果 Mat xuenai = im...
该函数位于同一x,y位置周围的某个小区域中。 定义这个小区域形状以及小区域元素组合方式的模板称为过滤器或内核。 在本章中,我们遇到的许多重要的内核都是线性内核。 这意味着分配给I'中x,y点的值可以表示为i中x,y点周围(通常包括)的加权和。 如果你喜欢方程式,可以写下: 这基本上意味着,对于任何大小的内核...
< an elliptic structuring element, that is, a filled ellipse inscribed //!< into the rectangle Rect(0, 0, esize.width, 0.esize.height) }; shape:滤波器形状 ksize(kernal size):滤波器大小 anchor:滤波器中心像素位置,取(-1,-1)表示几何中心 4.6 腐蚀和膨胀(对二值图)...
149.ellipse(cvEllipse、cvEllipseBox):draws a simple or thick ellipticarc or fills an ellipse sector; 150.boundingRect(cvBoundingRect):calculatesthe up-right bounding rectangle of a point set; 151.rectangle(cvRectangle):draws a simple, thick, or filledup-right rectangle; ...
/* */ // 过滤器和卷积 /* */ 过滤器,内核和卷积 滤波器是从某个图像i(x,y)开始,通过计算i中像素的某个函数中每个像素的位置x,y来计算新的图像i′(x,y), 该函数位于同一x,y位置周围的某个小区域中。 定义这个小区域形状以及小区域元素组合方式的模板称为过滤器或
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void detect(InputArray image, std::vector<Elliptic_KeyPoint>& keypoints, InputArray mask) CV_OVERRIDE; void detectAndCompute(InputArray image, InputArray mask, std::vector<Elliptic_KeyPoint>& keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints) CV_OVERRIDE; void detectAndCompute(InputArray ...
void GetGaussianKernel(Mat kernal, const int ksize,const double sigma) { const double PI=4.0*atan(1.0); //圆周率π赋值 int center= ksize/2; double sum=0; for(int i=0;i<ksize;i++) { for(int j=0;j<ksize;j++) { kernal.ptr(i,j)=(1/(2*PI*sigma*sigma))*exp(-((i-center)...